【摘 要】
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为了进一步提高无线传感器网络（WSN）目标定位解算精度,提出了一种改进的Cubature粒子滤波（ICPF）定位算法.该算法运用最小二乘法估计移动目标当前初始时刻的位置,使用Cubature卡尔
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为了进一步提高无线传感器网络（WSN）目标定位解算精度,提出了一种改进的Cubature粒子滤波（ICPF）定位算法.该算法运用最小二乘法估计移动目标当前初始时刻的位置,使用Cubature卡尔曼滤波和Gauss-Newton迭代法来充分利用测量更新后的状态最新信息,精确设计目标状态重要性密度函数,为粒子滤波提供相应的建议分布,从而能够更加有效改善粒子滤波器的性能.仿真实验结果证明,提出的改进算法在强背景噪声下能有效提高定位精度且收敛性增强,其性能优于标准粒子滤波（PF）、扩展粒子滤波（EPF）及Unsc
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